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World File Search System因变量
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
维多利亚州 Ngada 县 Bajawa 社区咖啡生产系统供应链管理绩效分析 Rofinus Neto Wuli 1*
在恩加达摄政区开展了对巴贾瓦人民咖啡生产系统的供应流绩效管理的研究，目的是找出合作与巴贾瓦咖啡供应流绩效之间的关系，了解信息共享与巴贾瓦咖啡供应流绩效之间的关系，了解与巴贾瓦咖啡供应流绩效的长期关系。许多因素都会影响公司供应流管理的绩效，包括信息共享、长期关系和合作。本研究采用的方法是分析因变量（合作、信息共享和长期关系）与自变量（巴贾瓦咖啡供应流绩效）之间的关系。从进行的多元线性回归分析结果显示：长期关系变量对巴贾瓦咖啡 SCM 绩效变量（因变量）的影响最大，系数值为（0.047），其次是合作变量，值为（0.019），影响最小的是信息共享变量（0.018）。这意味着三个独立变量对因变量具有正向且显著的影响。
一个部门重力模型Arcraoch
Marcouiller，2002年，Felbermayr和Kohler 2004和Swenson，2005年）。7处理零贸易的存在的两种常见方法包括简单地从样品中丢弃零或在因变量上为每个观察值添加一个恒定因子。只要零是随机分布的，此策略是正确的。但是，如果零不是随机的，那么通常会诱发选择偏差。，即使零贸易的观察比例可能会有所不同，具体取决于样本的大小，但通常非常重要地表明，对这些零的正确处理可能非常重要。例如，在我们的样本中，超过15％的贸易量是零。8我们可以根据两个潜在因变量子模型来定义选择机制：
警务中人与多架无人机互动的评估...
2.1 参与者 ................................................................................................................................ 8 2.2 设备 ................................................................................................................................ 8 2.3 设置 ................................................................................................................................ 9 2.4 实验步骤 ........................................................................................................................ 10 2.5 评估工具 ........................................................................................................................ 12 2.6 因变量和自变量 ...................................................................................................... 13
商业战略对碳排放的影响
注：表6报告了检验企业战略与碳排放关系的回归结果。面板A中，因变量碳排放采用按销售额缩放的三个指标：TE（总碳排放）；DE（直接碳排放）；INE（间接碳排放）。面板B中，因变量碳排放采用按流通在外的普通股缩放的三个指标：TE（总碳排放）；DE（直接碳排放）；INE（间接碳排放）。所有变量定义均在附录A中。在公司层面聚类的异方差稳健标准误差显示在括号中。***在1%水平上具有统计学意义。**在5%水平上具有统计学意义。*在10%水平上具有统计学意义（双尾检验）。
商业战略对碳排放的影响 - ZU Scholars
注：表6报告了检验企业战略与碳排放关系的回归结果。面板A中，因变量碳排放采用按销售额缩放的三个指标：TE（总碳排放）；DE（直接碳排放）；INE（间接碳排放）。面板B中，因变量碳排放采用按流通在外的普通股缩放的三个指标：TE（总碳排放）；DE（直接碳排放）；INE（间接碳排放）。所有变量定义均在附录A中。在公司层面聚类的异方差稳健标准误差显示在括号中。***在1%水平上具有统计学意义。**在5%水平上具有统计学意义。*在10%水平上具有统计学意义（双尾检验）。
疲劳、疲劳裂纹扩展分析...
lished。数据来自已出版文献和航空航天公司提供的未出版报告。疲劳和疲劳裂纹扩展分析仅限于在室温下对空气中的样品进行恒幅载荷或应变循环所获得的信息。断裂韧性数据来自中心裂纹拉伸板、部分穿透裂纹样品和紧凑拉伸样品的测试。使用最小二乘回归方法在统计基础上分析疲劳和疲劳裂纹扩展数据。使用反双曲正切函数将独立变量与因变量关联起来。对于疲劳，使用等效应变参数来解释应力比效应并将其视为独立变量，而将循环疲劳寿命视为因变量。有效应力强度
基于大脑的学习理论在发展中的有效性
摘要：本研究旨在调查 BBL 理论培训计划对培养数学障碍学生的数学技能和科学思维的影响。拟议的培训计划作为一个独立变量，包括（22）个培训课程。拟议计划的方法基于（Caine 和 Cain 的）BBL 原则和（Karen D. Olsen、Susas Kovalik 的）BCL 原则的整合。因变量是数学和科学思维技能。通过一项初步研究检查和确认了独立变量和因变量的有效性和可靠性，研究样本分为两组；对照组 36 名参与者；（16 名男性，20 名女性）实验组 35 名参与者；（16 名男性，19 名女性）平均年龄为（13 岁）。研究设计采用准实验设计。结果表明所采用的培训计划是有效的。